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Cloud Storage 데이터 탐색 및 분류

이 문서에서는 Cloud Storage 버킷의 데이터를 스캔하여 메타데이터를 추출하고 분류할 수 있는 BigQuery의 기능인 Dataplex 범용 카탈로그 자동 탐색을 사용하는 방법을 설명합니다. 탐색 스캔의 일환으로 자동 탐색은 정형 데이터에 대한 BigLake 또는 외부 테이블과 비정형 데이터에 대한 객체 테이블을 만듭니다. 이 중앙 집중식 테이블 데이터를 사용하면 AI 기반 데이터 통계, 데이터 보안, 거버넌스를 쉽게 처리할 수 있습니다.

Cloud Storage 데이터의 자동 탐색을 사용하려면 탐색 스캔을 만들고 실행합니다.

자동 검색을 독립형 검색이라고도 합니다.

탐색 스캔 개요

탐색 스캔에서는 다음을 수행합니다.

Cloud Storage 버킷 또는 경로의 데이터를 스캔합니다.
정형 데이터와 반정형 데이터를 테이블로 그룹화합니다.
테이블 이름, 스키마, 파티션 정의와 같은 메타데이터를 수집합니다.
스키마 및 파티션 정의를 사용하여 BigQuery에서 BigLake, 외부 테이블, 객체 테이블을 만들고 업데이트합니다.

이미지 및 동영상과 같은 비정형 데이터의 경우 탐색 스캔에서 BigLake 객체 테이블과 동일한 미디어 유형을 공유하는 파일 그룹을 감지하고 등록합니다. 예를 들어 gs://images/group1에 GIF 이미지가 포함되어 있고 gs://images/group2에 JPEG 이미지가 포함되어 있으면 탐색 스캔에서 두 개의 파일 세트를 감지하고 등록합니다.

Avro와 같은 정형 데이터의 경우 탐색 스캔에서 파일 그룹을 BigLake 외부 테이블로 등록하고 동일한 데이터 형식 및 호환되는 스키마가 포함된 폴더에 있는 경우에만 파일을 감지합니다.

탐색 스캔에서는 다음과 같은 정형 데이터 형식과 반정형 데이터 형식을 지원합니다.

Parquet
Avro
ORC
JSON(줄바꿈으로 구분된 형식만)
CSV(주석 행이 있는 CSV 파일은 제외)

탐색 스캔에서는 정형 데이터와 반정형 데이터에 대해 다음과 같은 압축 형식을 지원합니다.

다음 형식의 내부 압축:

압축 파일 확장자 샘플 지원되는 형식

gzip .gz.parquet Parquet

lz4 .lz4.parquet Parquet

Snappy .snappy.parquet Parquet, ORC, Avro

LZO .lzo.parquet Parquet, ORC
JSON 및 CSV 파일의 외부 압축:
- gzip
- bzip2

압축	파일 확장자 샘플	지원되는 형식
gzip	`.gz.parquet`	Parquet
lz4	`.lz4.parquet`	Parquet
Snappy	`.snappy.parquet`	Parquet, ORC, Avro
LZO	`.lzo.parquet`	Parquet, ORC

탐색 스캔에서 지원하는 테이블 수 제한을 확인하려면 할당량 및 한도를 참조하세요.

탐색된 테이블은 BigQuery에 BigLake 외부 테이블, BigLake 객체 테이블 또는 외부 테이블로 등록됩니다. 이렇게 하면 BigQuery에서 데이터를 분석할 수 있습니다. BigLake 테이블 및 객체 테이블의 메타데이터 캐싱도 사용 설정됩니다. 모든 BigLake 테이블은 검색 및 탐색을 위해 Dataplex 범용 카탈로그에 자동으로 수집됩니다.

시작하기 전에

Enable the Dataplex API.

Enable the API

Dataplex Universal Catalog 서비스 계정에 필요한 역할

시작하기 전에 프로젝트의 Dataplex Universal Catalog 서비스 계정에 IAM 권한을 할당합니다.

  service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataplex.iam.gserviceaccount.com

PROJECT_NUMBER를 Dataplex API가 사용 설정된 프로젝트로 바꿉니다.

Dataplex 서비스 계정에 탐색 스캔을 만들고 실행하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 Dataplex 서비스 계정에 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

스토리지 버킷의 Dataplex 탐색 서비스 에이전트(roles/dataplex.discoveryServiceAgent)
사용자 프로젝트에 대한 Dataplex 탐색 게시 서비스 에이전트(roles/dataplex.discoveryPublishingServiceAgent)
BigLake 테이블 만들기: BigQuery 연결의 Dataplex 탐색 BigLake 게시 서비스 에이전트(roles/dataplex.discoveryBigLakePublishingServiceAgent)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 탐색 스캔을 만들고 실행하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

탐색 스캔을 만들고 실행하려면 다음 권한이 필요합니다.

데이터 소스 프로젝트에 대한 bigquery.datasets.create
데이터 소스 버킷에 대한 storage.buckets.get
데이터 소스 버킷에 대한 storage.objects.get
데이터 소스 버킷에 대한 storage.objects.list
데이터 소스 프로젝트에 대한 bigquery.datasets.get
연결 제공:
- BigQuery 연결에 대한 bigquery.connections.delegate
- BigQuery 연결에 대한 bigquery.connections.use

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 Dataplex 서비스 계정에 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

BigQuery 연결 서비스 계정에 필요한 역할

BigQuery 연결 서비스 계정에 탐색 스캔을 만드는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 BigQuery 연결 서비스 계정에 Cloud Storage 버킷에 대한 Dataplex 탐색 서비스 에이전트(roles/dataplex.discoveryServiceAgent) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이 사전 정의된 역할에는 탐색 스캔을 만드는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

탐색 스캔을 만들려면 다음 권한이 필요합니다.

데이터 소스 프로젝트에 대한 bigquery.datasets.create
데이터 소스 버킷에 대한 storage.buckets.get
데이터 소스 버킷에 대한 storage.objects.get
데이터 소스 버킷에 대한 storage.objects.list
데이터 소스 프로젝트에 대한 bigquery.datasets.get
연결 제공:
- BigQuery 연결에 대한 bigquery.connections.delegate
- BigQuery 연결에 대한 bigquery.connections.use

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 BigQuery 연결 서비스 계정에 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

최종 사용자에게 필요한 역할

데이터 탐색 검색을 만들고 관리하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 Cloud Storage 버킷에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

DataScan 리소스에 대한 전체 액세스 권한: 프로젝트에 대한 Dataplex DataScan 관리자(roles/dataplex.dataScanAdmin) 역할
DataScan 리소스에 대한 쓰기 액세스 권한: 프로젝트에 대한 Dataplex DataScan 편집자(roles/dataplex.dataScanEditor) 역할
결과를 제외한 DataScan 리소스에 대한 읽기 액세스 권한: 프로젝트에 대한 Dataplex DataScan 뷰어(roles/dataplex.dataScanViewer) 역할
결과를 포함한 DataScan 리소스에 대한 읽기 액세스 권한: 프로젝트에 대한 Dataplex DataScan DataViewer(roles/dataplex.dataScanDataViewer) 역할

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 데이터 탐색 스캔을 만들고 관리하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

데이터 탐색 스캔을 만들고 관리하려면 다음 권한이 필요합니다.

DataScan 만들기: 프로젝트에 대한 dataplex.datascans.create
DataScan 삭제: 프로젝트 또는 DataScan 리소스에 대한 dataplex.datascans.delete
결과를 제외한 DataScan 세부정보 보기: 프로젝트 또는 DataScan 리소스에 대한 dataplex.datascans.get
결과를 포함한 DataScan 세부정보 보기: 프로젝트 또는 DataScan 리소스에 대한 dataplex.datascans.getData
DataScans 나열: 프로젝트 또는 DataScan 리소스에 대한 dataplex.datascans.list
DataScan 실행: 프로젝트 또는 DataScan 리소스에 대한 dataplex.datascans.run
DataScan 설명 업데이트: 프로젝트 또는 DataScan 리소스에 대한 dataplex.datascans.update
DataScan의 IAM 권한 보기: 프로젝트 또는 DataScan 리소스에 대한 dataplex.datascans.getIamPolicy
DataScan에서 IAM 권한 설정: 프로젝트 또는 DataScan 리소스에 대한 dataplex.datascans.setIamPolicy

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.

탐색 스캔 만들기

데이터를 탐색하려면 탐색 스캔을 만들고 실행해야 합니다. 스캔 일정을 설정하거나 요청 시 스캔을 실행할 수 있습니다.

탐색 스캔이 실행되면 스캔된 Cloud Storage 버킷에 해당하는 새 데이터 세트가 BigQuery에 생성됩니다. BigQuery 데이터 세트 이름은 Cloud Storage 버킷 이름과 동일합니다. 버킷 이름에 잘못된 문자가 있으면 밑줄로 대체됩니다. 데이터 세트 이름을 사용할 수 없는 경우 서픽스가 추가됩니다(예: _discovered_001). 데이터 세트에는 추가 분석을 위해 탐색 스캔을 통해 생성된 BigLake 외부 테이블 또는 BigLake 이외의 외부 테이블이 포함됩니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 메타데이터 선별 페이지로 이동합니다.

메타데이터 선별로 이동
Cloud Storage 탐색 탭에서 만들기를 클릭합니다.
검색 스캔 만들기 창에서 스캔할 데이터에 대한 세부정보를 구성합니다.
스캔의 이름을 입력합니다.
스캔 ID 필드에 Google Cloud의 리소스 이름 지정 규칙에 따라 고유 ID를 입력합니다. ID를 입력하지 않으면 탐색 스캔에서 스캔 ID를 생성합니다.
선택사항: 스캔에 대한 설명을 제공합니다.
스캔할 파일이 포함된 Cloud Storage 버킷을 지정하려면 버킷 필드에서 버킷을 찾아 선택합니다.
선택사항: 파일 필터링을 위한 glob 패턴 목록을 제공하여 탐색 스캔에 포함하거나 제외할 데이터를 정의합니다.
- 포함: 데이터의 하위 집합만 스캔해야 하는 경우 포함할 객체와 일치하는 glob 패턴 목록을 제공합니다.
- 제외: 제외할 객체와 일치하는 glob 패턴 목록을 제공합니다.
예를 들어 탐색 스캔에서 gs://test_bucket/foo/..를 제외하려면 **/foo/**를 제외 경로로 입력합니다. 따옴표를 사용하면 오류가 발생하므로 "**/foo/**" 대신 **/foo/**를 입력해야 합니다.

포함 패턴과 제외 패턴을 모두 제공하는 경우 제외 패턴이 먼저 적용됩니다.
선택사항: 프로젝트에서 탐색 스캔으로 생성된 BigLake 외부 또는 BigLake 외의 외부 테이블이 포함된 BigQuery 데이터 세트 프로젝트를 선택합니다. 제공되지 않으면 데이터 세트가 Cloud Storage 버킷을 포함하는 프로젝트에 생성됩니다.
위치 유형에서 BigQuery 게시 데이터 세트가 생성되는 리전 또는 멀티 리전(사용 가능한 항목)을 선택합니다.
스캔한 데이터에서 BigLake 테이블을 만들려면 연결 ID 필드에 Google Cloud 리소스 연결 ID를 입력합니다. 자세한 내용은 BigQuery의Google Cloud 리소스 연결을 참조하세요.

Cloud Storage 버킷 위치와 호환되는 BigQuery 데이터 세트 위치와 동일한 위치에 새 연결 ID를 만들 수 있습니다.

리소스 연결 ID를 입력하지 않으면 탐색 스캔에서 BigLake 이외의 외부 테이블을 만듭니다.
탐색 빈도 섹션에서 탐색 스캔을 실행할 시기를 구성합니다.
- 반복: 사전 정의된 일정에 따라 스캔이 실행됩니다. 시작 시간, 스캔 실행 일수, 빈도(예: 시간당)를 입력합니다.
- 요청 시: 요청 시 스캔이 실행됩니다.
선택사항: JSON 또는 CSV 사양 섹션에서 스캔을 통해 JSON 및 CSV 파일을 처리하는 방법을 지정합니다. JSON 또는 CSV 사양을 클릭합니다.
1. JSON 옵션을 구성하려면 JSON 파싱 옵션 사용 설정을 선택합니다.
  - 유형 추론 사용 중지: 데이터를 스캔할 때 탐색 스캔에서 데이터 유형을 추론해야 하는지 여부입니다. JSON 데이터의 유형 추론을 사용 중지하면 모든 열이 문자열, 숫자, 불리언과 같은 기본 유형으로 등록됩니다.
  - 인코딩 형식: UTF-8, US-ASCII, ISO-8859-1과 같은 데이터의 문자 인코딩입니다. 값을 지정하지 않으면 UTF-8이 기본값으로 사용됩니다.
2. CSV 옵션을 구성하려면 CSV 파싱 옵션 사용 설정을 선택합니다.
  - 유형 추론 사용 중지: 데이터를 스캔할 때 탐색 스캔에서 데이터 유형을 추론해야 하는지 여부입니다. CSV 데이터의 유형 추론을 사용 중지하면 모든 열이 문자열로 등록됩니다.
  - 헤더 행: 헤더 행 수입니다(0 또는 1). 값 0을 지정하면 탐색 스캔에서 제목을 추론하고 파일에서 열 이름을 추출합니다. 기본값은 0입니다.
  - 열 구분 기호 문자: 값을 구분하는 데 사용되는 문자입니다. 단일 문자 \r(캐리지 리턴) 또는 \n(줄바꿈)을 입력합니다. 기본값은 쉼표(,)입니다.
  - 인코딩 형식: 데이터의 문자 인코딩입니다(예: UTF-8, US-ASCII, ISO-8859-1). 값을 지정하지 않으면 UTF-8이 기본값으로 사용됩니다.
예약된 스캔의 경우 만들기를 클릭하고 주문형 스캔의 경우 지금 실행을 클릭합니다.

예약된 스캔은 설정된 일정에 따라 실행됩니다.

주문형 스캔은 처음 만들 때 한 번 실행되며 언제든지 실행할 수 있습니다. 탐색 스캔이 실행되는 데 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다.

gcloud

탐색 스캔을 만들려면 gcloud dataplex datascans create data-discovery 명령어를 사용합니다.

gcloud dataplex datascans create data-discovery --location=LOCATION
--data-source-resource=BUCKET_PATH

다음을 바꿉니다.

LOCATION: 탐색 스캔을 만들려는 위치
BUCKET_PATH: 스캔할 버킷의 Cloud Storage 경로

REST

탐색 스캔을 만들려면 dataScans.create 메서드를 사용합니다.

게시된 BigLake 테이블 쿼리

탐색 스캔을 실행하면 BigLake 테이블이 BigQuery의 새 데이터 세트에 게시됩니다. 그러면 BigQuery에서 SQL을 사용하거나 Dataproc에서 Apache Spark 또는 HiveQL을 사용하여 테이블을 분석할 수 있습니다.

SQL

BigQuery에서 테이블을 보거나 쿼리할 수 있습니다. BigQuery에서 쿼리를 실행하는 방법에 관한 자세한 내용은 쿼리 실행을 참조하세요.

Apache Spark

Dataproc 서버리스 작업에서 Spark SQL을 사용하여 BigLake 테이블을 쿼리하려면 다음 단계를 따르세요.

다음 샘플 스크립트와 유사한 PySpark 스크립트를 만듭니다.

from pyspark.sql import SparkSession
session = (
  SparkSession.builder.appName("testing")
    .config("viewsEnabled","true")
    .config("materializationDataset", "DATASET_ID")
    .config("spark.hive.metastore.bigquery.project.id", "PROJECT_ID")
    .config("spark.hive.metastore.client.factory.class", "com.google.cloud.bigquery.metastore.client.BigQueryMetastoreClientFactory")
    .enableHiveSupport()
    .getOrCreate()
)

session.sql("show databases").show()
session.sql("use TABLE_NAME").show()
session.sql("show tables").show()

sql = "SELECT * FROM DATASET_ID.TABLE_ID LIMIT 10"
df = session.read.format("bigquery").option("dataset", "DATASET_ID").load(sql)
df.show()

다음을 바꿉니다.

DATASET_ID: 사용자에게 만들기 권한이 있는 데이터 세트의 ID
PROJECT_ID: BigLake 테이블이 있는 프로젝트의 ID
TABLE_NAME: BigLake 테이블의 이름
TABLE_ID: BigLake 테이블의 ID

일괄 작업 제출

게시된 BigLake 테이블 관리

게시된 BigLake 테이블은 탐색 스캔을 통해 BigQuery에서 생성되고 관리됩니다. 기본적으로 탐색 스캔은 예약된 스캔 또는 주문형 스캔이 실행될 때마다 새 데이터 탐색, 스키마 추론, 스키마 변경을 처리합니다. 스캔에서 메타데이터를 관리함을 나타내기 위해 스캔은 metadata-managed-mode 라벨이 discovery-managed로 설정된 테이블을 게시합니다.

CSV 또는 JSON 옵션과 같은 스키마 및 기타 메타데이터를 직접 관리하려면 metadata-managed-mode 라벨을 user_managed로 설정합니다. 이렇게 하면 다음 탐색 스캔이 실행될 때 스키마가 변경되지 않습니다. 이 접근 방식은 탐색 스캔으로 추론된 스키마가 잘못되었거나 특정 테이블에 예상되는 스키마와 다른 경우에 유용할 수 있습니다. metadata-managed-mode 라벨이 user_managed로 설정되면 비용을 줄일 수 있습니다.

라벨을 업데이트하려면 라벨 키의 값을 수정하여 metadata-managed-mode를 discovery-managed 대신 user_managed로 변경하면 됩니다. 이 경우 user_managed 라벨이 테이블에 연결되어 있는 한 탐색 스캔은 테이블의 스키마를 업데이트하지 않습니다.

게시된 BigLake 테이블 업데이트

기본 구성으로 탐색 스캔 작업을 사용하여 게시된 BigLake 테이블의 경우 스키마 및 기타 메타데이터는 탐색 스캔 작업이 예약된 빈도로 실행될 때마다 자동으로 업데이트됩니다.

게시된 BigLake 테이블을 업데이트하려면 다음 단계를 따르세요.

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
테이블 속성을 하나 이상 업데이트합니다.
탐색기 창에서 프로젝트와 데이터 세트를 펼친 후 테이블을 선택합니다.
세부정보 탭의 라벨 섹션에서 metadata-managed-mode 라벨이 user_managed로 설정되어 있는지 확인합니다. 다른 값으로 설정된 경우 다음 단계를 따르세요.
1. 세부정보 수정을 클릭합니다.
2. metadata-managed-mode 키 옆에 있는 값 필드에 user_managed를 입력합니다.

게시된 BigLake 테이블 삭제

게시된 BigLake 테이블을 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.

Cloud Storage 버킷에서 테이블의 데이터 파일을 삭제합니다.
Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
탐색기 창에서 프로젝트와 데이터 세트를 펼친 후 테이블을 선택합니다.
세부정보 창의 라벨 섹션에서 metadata-managed-mode 라벨이 user_managed로 설정되어 있지 않은지 확인합니다. user_managed로 설정된 경우 다음 단계를 따르세요.
1. 세부정보 수정 을 클릭합니다.
2. metadata-managed-mode 키 옆에 있는 값 필드에 discovery-managed를 입력합니다.
  
  참고: metadata-managed-mode 라벨이 user_managed로 설정된 경우 탐색 스캔에서 테이블 메타데이터를 재정의하지 않으므로 테이블이 삭제되지 않습니다.
실행을 클릭합니다. 탐색 스캔은 요청 시 실행됩니다.

탐색 스캔이 실행되면 BigLake 테이블이 BigQuery에서 삭제되며 Spark를 통해 나열하거나 쿼리할 수 없습니다.

요청 시 탐색 스캔 실행

주문형 탐색 스캔을 실행하려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
탐색 메뉴에서 거버넌스 > 메타데이터 관리를 클릭합니다.
Cloud Storage 탐색 창에서 실행하려는 탐색 스캔을 클릭합니다.
지금 실행을 클릭합니다.

gcloud

탐색 스캔을 실행하려면 gcloud dataplex datascans run 명령어를 사용합니다.

gcloud dataplex datascans run DATASCAN \
  --location=LOCATION

다음 변수를 바꿉니다.

LOCATION: 탐색 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.
DATASCAN: 탐색 스캔의 이름입니다.

REST

요청 시 탐색 스캔을 실행하려면 Dataplex API에서 dataScans.run 메서드를 사용하세요.

탐색 스캔 나열

탐색 스캔을 나열하려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
탐색 메뉴에서 거버넌스 > 메타데이터 관리를 클릭합니다.
Cloud Storage 탐색 창에는 프로젝트에서 생성된 탐색 스캔이 나열됩니다.

gcloud

gcloud dataplex datascans list --location=LOCATION --project=PROJECT_ID

다음을 바꿉니다.

LOCATION: 프로젝트의 위치
PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID

REST

프로젝트의 탐색 스캔 목록을 검색하려면 Dataplex API에서 dataScans.list 메서드를 사용합니다.

탐색 스캔 보기

탐색 스캔을 보려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
탐색 메뉴에서 거버넌스 > 메타데이터 관리를 클릭합니다.
Cloud Storage 탐색 창에서 세부정보를 확인하려는 탐색 스캔을 클릭합니다.
- 스캔 세부정보 섹션에는 탐색 스캔에 대한 세부정보가 표시됩니다.
- 스캔 상태 섹션에는 최신 스캔 작업의 탐색 결과가 표시됩니다.

gcloud

gcloud dataplex datascans jobs describe JOB \
    --location=LOCATION \
    --datascan=DATASCAN \
    --view=FULL

다음을 바꿉니다.

JOB: 탐색 스캔 작업의 작업 ID입니다.
LOCATION: 탐색 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.
DATASCAN: 작업이 속한 탐색 스캔의 이름입니다.
--view=FULL: 탐색 스캔 작업 결과를 확인합니다.

REST

데이터 탐색 스캔 결과를 보려면 Dataplex API에서 dataScans.get 메서드를 사용합니다.

이전 탐색 스캔 결과 보기

이전 탐색 스캔 결과를 보려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
탐색 메뉴에서 거버넌스 > 메타데이터 관리를 클릭합니다.
Cloud Storage 탐색 창에서 세부정보를 확인하려는 탐색 스캔을 클릭합니다.
스캔 기록 창을 클릭합니다. 스캔 기록 창에서는 각 작업에서 스캔된 레코드 수, 각 작업의 상태, 작업이 실행된 시간 등 이전 작업에 대한 정보를 제공합니다.
작업에 대한 자세한 정보를 보려면 작업 ID 열에서 작업을 클릭합니다.

gcloud

gcloud dataplex datascans jobs list \
    --location=LOCATION \
    --datascan=DATASCAN

다음을 바꿉니다.

LOCATION: 탐색 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.
DATASCAN: 작업이 속한 탐색 스캔의 이름입니다.

REST

탐색 스캔의 모든 작업을 보려면 Dataplex API에서 dataScans.job/list 메서드를 사용합니다.

탐색 스캔 업데이트

탐색 스캔의 일정을 변경하려면(예: 주문형에서 반복으로 변경) 탐색 스캔을 업데이트하세요.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
탐색 메뉴에서 거버넌스 > 메타데이터 관리를 클릭합니다.
Cloud Storage 탐색 창에서 업데이트하려는 검색 스캔에 대해 작업 > 수정을 클릭합니다.
값을 수정합니다.
저장을 클릭합니다.

gcloud

탐색 스캔을 업데이트하려면 gcloud dataplex datascans update data-discovery 명령어를 사용합니다.

gcloud dataplex datascans update data-discovery SCAN_ID --location=LOCATION --description=DESCRIPTION

다음을 바꿉니다.

SCAN_ID: 업데이트하려는 탐색 스캔의 ID
LOCATION: 탐색 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.
DESCRIPTION: 탐색 스캔에 대한 새 설명

REST

탐색 스캔을 업데이트하려면 Dataplex API에서 dataScans.patch 메서드를 사용합니다.

탐색 스캔 삭제

탐색 스캔을 삭제하려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
탐색 메뉴에서 거버넌스 > 메타데이터 관리를 클릭합니다.
Cloud Storage 검색 창에서 삭제하려는 탐색 스캔에 대해 작업 > 삭제를 클릭합니다.
삭제를 클릭합니다.

gcloud

gcloud dataplex datascans delete SCAN_ID --location=LOCATION --async

다음을 바꿉니다.

SCAN_ID: 삭제하려는 탐색 스캔의 ID입니다.
LOCATION: 탐색 스캔이 생성된 Google Cloud 리전입니다.

REST

탐색 스캔을 삭제하려면 Dataplex API에서 dataScans.delete 메서드를 사용합니다.